Благодарение на a изкуствен интелект разработен от британската компания DeepMind, алгоритъм, широко използван по целия свят, може да работи до 70% по-бързо.
Това подобрение се дължи на нов подход, открит от изкуствения интелект за класифициране на данни, които са били пренебрегвани от хората програмисти в продължение на десетилетия.
виж повече
Google Messaging: Бъдещето на междуплатформения чат може да бъде...
Потвърдено: Samsung наистина произвежда сгъваеми екрани за...
Откритието има потенциала да оптимизира милиони програми, тъй като алгоритмите за сортиране са основни функции, широко използвани от компютри по целия свят.
Даниел Манковиц от DeepMind изрази изненада от получените резултати, заявявайки, че не са очаквали превъзходно представяне.
Той изтъкна лаконичността на разработената програма, която е изучавана десетилетия. Алгоритмите за класификация, широко използвани в изчислителната техника, играят ключова роля в организирането на данни, независимо дали чрез азбучно подреждане на думите или класификация числови.
Въпреки че има няколко подхода в тази област, иновациите са ограничени поради високата оптимизация, постигната с течение на времето.
Алгоритмите за сортиране, известни като „работните коне“ на компютрите, имат за задача да организират данни, независимо дали сортират думите по азбучен ред или сортират числата във възходящ ред.
Въпреки съществуването на няколко алгоритма за класификация, иновациите са ограничени, тъй като тези подходи са силно оптимизирани през десетилетията.
За да преодолее това ограничение, DeepMind разработи модел на изкуствен интелект, наречен AlphaDev. За разлика от настройването на съществуващи алгоритми, AlphaDev е проектиран да открива нови алгоритми, способни да изпълнят дадена задача.
Този иновативен подход започва от нулата, опитвайки се да преодолее предишни усилия в областта на класифицирането на данни. DeepMind използва код за сглобяване като част от процеса на разработка на AlphaZero.
Кодът за сглобяване е междинен компютърен език, разположен между код, написан от хора, и последователности от двоични инструкции, кодирани в 0s и 1s.
Докато асемблиращият код може да бъде внимателно прочетен и разбран от хората, повечето софтуери са написани на езици от високо ниво, които са по-интуитивни, преди да бъдат преведени или „компилирани“ в код монтаж.
DeepMind обаче твърди, че използването на код за асемблиране дава на AlphaGo по-голяма свобода за създават по-ефективни алгоритми, като се възползват от способността им да разбират езика в дълбочина ниво.
По време на процеса на разработка, изкуственият интелект се ръководи да изгради алгоритъм стъпка по стъпка и тества изхода си срещу известно правилно решение, като по този начин гарантира създаването на метод ефективен. В допълнение, AI е инструктиран да се стреми да създаде възможно най-краткия алгоритъм.
Компанията посочва, че тази задача става все по-предизвикателна, тъй като проблемите стават все по-сложни. Това е така, защото броят на възможните комбинации от инструкции нараства бързо, доближавайки се до броя на частиците във Вселената.
По този начин AI трябва да се изправи пред трудността да изследва изключително обширно пространство за търсене, за да намери оптимални решения на по-големи проблеми.
AlphaDev, когато беше предизвикан да създаде алгоритъм за класификация, изненада с представянето на резултат със 70% по-бърз от алгоритъма, считан за най-добрия за списъци от пет части от данни. Освен това, в списъци с повече от 250 000 елемента, алгоритъмът, разработен от AlphaDev, постигна подобрение на производителността от 1,7%.
Даниел Манковиц, когато анализира програмата, създадена от AlphaDev, първоначално заподозря грешка или недостатък, но когато Проучвайки по-нататък, разбра, че AI е открил по-ефективен подход за класифициране данни.
Любител на филми и сериали и всичко свързано с киното. Активен любопитен в мрежите, винаги свързан с информация за мрежата.
